神经网络与遗传算法结合的公差优化设计

"基于神经网络和遗传算法的公差优化设计 (2010年)" 这篇论文探讨了在产品制造过程中公差与成本之间的高度非线性关系，提出了一个结合神经网络与遗传算法的公差优化设计方法。在制造领域，公差设计直接影响产品的质量和成本，而传统的公差分析往往无法有效地处理这种复杂的非线性问题。神经网络由于其强大的非线性建模能力，可以模拟公差与成本间的复杂关系，而遗传算法则能通过全局搜索找到最优解，具备良好的鲁棒性。 首先，研究者利用神经网络对公差成本进行仿真实验，构建了一个黑箱模型，即输入是公差参数，输出是相应的制造成本。这个过程涉及大量的数据训练，以确定各公差对成本影响的权重和关系。 接下来，他们应用遗传算法进行公差分配的优化。遗传算法以总成本最小化为目标函数，同时考虑装配公差要求和标准公差等级的约束条件。在这个过程中，遗传算法通过迭代生成和选择更好的解（公差分配方案），逐步逼近全局最优解。 论文中，作者基于Visual C++和Matlab开发了一个公差优化系统，并以飞机舱门锁钩机构为例进行了实际应用验证。他们对比了采用神经网络和遗传算法的公差优化方法与传统方法，结果显示，新方法在降低成本和提高设计效率方面具有显著优势。 关键词：公差成本关系、公差优化、神经网络、遗传算法 这篇论文属于自然科学领域的学术论文，发表在2010年的《北京航空航天大学学报》上，分类号为TP391，文献标识码为A，文章编号1001-5965(2010)05-0518-06。通过这种方法，工程师可以更有效地处理复杂的产品公差设计，以达到最佳的成本效益平衡。